An inverse fem for structural health monitoring of a containership: sensor network optimization for accurate displacement, strain and internal forces reconstruction

In naval engineering, particular attention has been given to containerships, as these structures are constantly exposed to potential damage during service hours and since they are essential for large-scale transportation. To assess the structural integrity of these ships and to ensure the safety of the crew and the cargo being transported, it is essential to adopt Structural Health Monitoring (SHM) strategies that enable real-time evaluations of ship’s status. To achieve this, the paper introduces an advancement in the field of smart sensing and SHM that improves ship’s monitoring and diagnostic capabilities. This is accomplished by a framework that combines the inverse finite element method (iFEM) with the definition of an optimal Fiber Bragg Gratings based sensor network for the reconstruction of the full field of displacement, strain and finally cross-section internal forces. The optimization of the sensor network was performed by defining a multi-objective function that simultaneously considers the accuracy of the displacement field reconstruction and the associated cost of the sensor network. The framework was successfully applied to a mid-portion of a containership case, demonstrating its effective applicability in real and complex scenarios.

Nell'ingegneria navale, particolare attenzione è stata rivolta alle navi portacontainer, poiché queste strutture sono costantemente esposte a potenziali danni durante le ore di servizio e sono fondamentali per il trasporto su larga scala. Per valutare l'integrità strutturale di queste navi e garantire la sicurezza dell'equipaggio e del carico trasportato, è essenziale adottare strategie di Monitoraggio della Salute Strutturale (SHM) che consentano valutazioni in tempo reale dello stato della nave. A tal fine, l’articolo introduce un avanzamento nel campo dei sensori intelligenti e dello SHM, migliorando le capacità di monitoraggio e diagnosi delle navi. Questo risultato è ottenuto tramite un framework che combina il metodo degli elementi finiti inverso (iFEM) con la definizione di una rete ottimale di sensori basata su reticoli in fibra di Bragg per la ricostruzione dell'intero campo di spostamento, di deformazione e, infine, delle forze interne di sezione trasversale. L'ottimizzazione della rete di sensori è stata eseguita tramite una funzione multi-obiettivo che considera simultaneamente l'accuratezza della ricostruzione del campo di spostamento e i costi associati alla rete di sensori. Il framework è stato applicato con successo a una porzione centrale di una nave portacontainer, dimostrando la sua efficacia e applicabilità in scenari reali e complessi.